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1.
迁移学习研究进展   总被引:10,自引:4,他引:6       下载免费PDF全文
近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1)用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2)必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向.  相似文献
2.
基于MB-LDA模型的微博主题挖掘   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着微博的日趋流行,Twitter等微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博本身内容的挖掘进行转变.在数据挖掘领域,尽管传统文本的主题挖掘已经得到了广泛的研究,但对于微博这种特殊的文本,因其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的文本挖掘算法不能很好地对它进行建模.提出了一个基于LDA的微博生成模型MB-LDA,综合考虑了微博的联系人关联关系和文本关联关系,来辅助进行微博的主题挖掘.采用吉布斯抽样法对模型进行推导,不仅能挖掘出微博的主题,还能挖掘出联系人关注的主题.此外,模型还能推广到许多带有社交网络性质的文本中.在真实数据集上的实验表明,MB-LDA模型能有效地对微博进行主题挖掘.  相似文献
3.
Dynamic Textures   总被引:4,自引:0,他引:4  
Dynamic textures are sequences of images of moving scenes that exhibit certain stationarity properties in time; these include sea-waves, smoke, foliage, whirlwind etc. We present a characterization of dynamic textures that poses the problems of modeling, learning, recognizing and synthesizing dynamic textures on a firm analytical footing. We borrow tools from system identification to capture the essence of dynamic textures; we do so by learning (i.e. identifying) models that are optimal in the sense of maximum likelihood or minimum prediction error variance. For the special case of second-order stationary processes, we identify the model sub-optimally in closed-form. Once learned, a model has predictive power and can be used for extrapolating synthetic sequences to infinite length with negligible computational cost. We present experimental evidence that, within our framework, even low-dimensional models can capture very complex visual phenomena.  相似文献
4.
基于内容相关性的场景图像分类方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
场景图像分类是计算机视觉领域中的一个基本问题.提出一种基于内容相关性的场景图像分类方法.首先从图像上提取视觉单词.并把图像表示成视觉单词的词频矢量;然后利用产生式模型来学习训练集合中包含的主题,和每一幅图像所包含的相关主题;最后用判定式分类器进行多类学习.提出的方法利用logistic正态分布对主题的相关性进行建模.使得学习得到的类别的主题分布更准确.并且在学习过程中不需要对图像内容进行人工标注.还提出了一种新的局部区域描述方法,它结合了局部区域的梯度信息和彩色信息.在自然场景图像集合和人造场景图像集合上实验了提出的方法,它相对于传统方法取得了更好的结果.  相似文献
5.
面向用户界面建模的扩展对象模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
用户界面设计需要同时满足用户对被操纵对象的构成和操作要求,还要考虑对象的布局展示对用户心理造成的影响。随着Web技术的广泛应用,也要考虑对象信息问的导航问题.按照对用户界面建模的要求,本文提出了扩展对象模型的概念。该模型从对象建模出发,实现了从被操纵对象模型到其界面细节构成的自动化映射。本研究可以看作是建立用户界面从抽象建模到实现自动化的技术基础。  相似文献
6.
一个改进的通用成卷模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
田翔  肖人岳 《计算机工程》2004,30(19):183-185
针对现有试题库系统普遍存在的成卷结果“不可直接使用”的问题,通过对试卷的“可用性”进行分析,建立了试卷评价函数,改进了现有的成卷模型。通过对高教出版社发行的多门试题库的实际使用表明,该模型不仅具有更强的通用性,而且大大提高了成卷结果的可用性。  相似文献
7.
基于模型的编码   总被引:3,自引:0,他引:3  
吴枫  高鹏  高文 《计算机学报》1999,22(12):1239-1245
深入研究了基于模型的编码方法,提出了基于内容的网格模型生成方法,通过从边到点的模型生成思想,能得到更好地反映图象结构的模型。在六边形匹配算法的基础上,提出了快速的模型运动估计算法,改进后的运动估计算法在基本上保证了原有运动估计的信噪比的同时,大大地缩短了运动估计的计算时间。模型补偿后的差值图像由一个自适应位分配策略的编码方法编码。实验结果表明,基于模型的编码方法在低码率下能得到较好的解码质量,可用  相似文献
8.
基于扩展生成语言模型的图像自动标注方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
使用最大权匹配算法,结合统计平滑技术,提出图像区域特征生成概率估计方法,并进一步对训练集中标注词之间的语义相关性(correlation)进行分析与度量,给出一种基于生成模型的图像标注算法.算法使用所提出的基于最大权匹配的图像生成概率估计方法得到较好的起始点,进而设计启发式迭代函数对词与词的相关性加以利用,最终提高标注词与图像的语义相关性.在现实世界图像数据库上的实验结果验证了所提出标注方法的有效性.  相似文献
9.
车辆产生仿真模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
从满足交通仿真需求角度分析了车辆产生模块建模的特点,提出了详细的车辆产生仿真模型,该模型能准确细致地仿真初始车辆产生的全过程,为交通仿真模型真实的反映路网交通状态奠定了基础.  相似文献
10.
倒数累加生成灰色RGM(1,1)模型及其在化学动力学上的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
通过原始数据序列的一次倒数累加生成,基于灰色系统理论建立了倒数累加生成灰色RGM(1,1)模型。给出了估计 RGM(1,1)模型参数的一个新方法。应用该模型成功地研究了化学动力学中反应物组成与反应时间之间的复杂化关系。该模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度。它的提出拓宽了灰色模型的应用范围。  相似文献
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